Schläfrigkeitswarnsystem mit OpenCV [German]

By A Sai Suneel, R Snigdha, R Swethakshaya

Immer mehr Berufe erfordern heute eine langfristige Orientierung. Fahrer m ssen die Stra e sorgf ltig berwachen, damit sie auf unerwartete Ereignisse sofort reagieren k nnen. Die berm dung des Fahrers ist oft die direkte Ursache f r viele Verkehrsunf lle. Daher ist es notwendig, ein System zu entwickeln, das einen schlechten psychophysischen Zustand des Fahrers erkennt und ihn dar ber informiert, wodurch die Zahl der Verkehrsunf lle aufgrund von berm dung erheblich reduziert werden kann. Die Entwicklung solcher Systeme ist jedoch mit vielen Schwierigkeiten verbunden, wenn es darum geht, die M digkeit des Fahrers schnell und relevant zu erkennen. Eine der technischen M glichkeiten f r die Erkennung von M digkeit beim Fahrer ist die Verwendung eines bildgest tzten Ansatzes. Mehrere Studien haben gezeigt, dass Schl frigkeit und M digkeit die Hauptursachen f r Verkehrsunf lle sind. In diesem Artikel wird ein Modul f r ein fortschrittliches Fahrerassistenzsystem vorgeschlagen, um die Zahl der durch M digkeit der Fahrer verursachten Unf lle zu verringern und somit die Verkehrssicherheit zu erh hen. Dieses System befasst sich mit der automatischen Erkennung von Schl frigkeit des Fahrers auf der Grundlage visueller Informationen und maschinellen Lernens. Wir schlagen einen Algorithmus zur Lokalisierung, Verfolgung und Analyse des Gesichts und der Augen des Fahrers vor, die ein wissenschaftlich unterst tztes Ma f r M digkeit sind.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6205985209
• ISBN13: 9786205985205
• Release Date: May 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 72 Pages
• Weight: 0.26 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"